Dynin-Omni：基于 Masked Diffusion 的统一 Omnimodal 生成模型
📌 一句话总结：
本工作提出 Dynin-Omni，一个基于 masked diffusion 的统一多模态基础模型，实现文本、图像、语音与视频的端到端理解与生成一体化。
🔍 背景问题：
当前多模态统一模型主要受限于两类范式：
1️⃣ 自回归（AR）方法需强行序列化不同模态，限制并行生成与全局一致性；
2️⃣ 组合式架构依赖外部生成器（如 diffusion/image decoder），导致训练目标割裂、系统复杂度高。
💡 方法简介：
提出基于 masked diffusion 的统一建模框架：
将文本、图像、语音、视频统一映射到共享离散 token 空间，在单一 Transformer 中进行迭代去噪生成；
采用 multi-stage training（模态对齐 → 模型融合 → 能力增强），实现跨模态扩展而不破坏原有能力；
统一 masked prediction objective，通过不同 mask pattern 实现任意模态之间的 “any-to-any” 推理；
在工程实现上支持多种推理模式（text / t2i / speech / mmu），并提供标准 inference pipeline（scripts/inference.sh）。
📊 实验结果：
在 19 个多模态 benchmark 上取得强性能：
GSM8K 达到 87.6，MME-P 达到 1733.6，VideoMME 达到 61.4；
在图像生成、语音识别与编辑等任务上均优于现有 unified models，并接近模态专用专家系统；
验证了 diffusion-based unified modeling 在多模态上的可行性与优势。
✨ 一句话点评：
Dynin-Omni 本质是在做「Diffusion版的统一大模型」，把多模态从“拼接系统”升级为“统一生成过程”，是比 Omni-LLM 更干净的一条路线。
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